基于改进的粒子群优化的小波神经网络模型的传感器动态建模
提出一种基于改进的粒子群优化算法进化小波神经网络用于传感器动态建模的新方法.介绍了小波神经网络和粒子群寻优算法的原理,并且对粒子群优化算法做了改进.利用传感器动态标定的实验数据,来训练优化小波神经网络的网络结构和模型参数,从而建立了传感器的动态模型.通过Matlab软件仿真实验表明,利用改进的粒子群优化的小波神经网络对传感器进行动态建模,能克服传统BP神经网络模型误差反向传播算法易陷入局部最小,后期训练网络精度不高的缺点,并且相比遗传算法具有较小的复杂度.
小波神经网络、粒子群优化、传感器、动态建模
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TP303(计算技术、计算机技术)
2013-03-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
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